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简述聚类与分类的联系与区别
分类与聚类有什么区别
与
联系
?
答:
简单地说,聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是,
分类是事先定义好类别 ,类别数不变
。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别,类别数不确定。
聚类不需要人工标注和预先训练分类器
,类别在聚类过...
数据挖掘中
分类与聚类区别与
关系
答:
与分类技术不同,在机器学习中,聚类是一种无指导学习
。聚类是在预先不知道欲划分类的情况下,根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。聚类的目的是使得属于同类别的对象之间的差别尽可能的小,而
不同类别上的对象的差别尽可能的大
。通过聚类,人们能够识别密集的和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式...
...
分类
/
聚类的
概念是什么?有什么关系?
有什么区别
?
答:
聚类(clustering)是一种特殊的分类,与分类分析法不同
,聚类分析是在预先不知道欲划定类的情况下(如,没有预定的分类表、没有预定的类目),根据信息相似度原则进行信息集聚的一种方法。聚类的目的是根据最大化类内的相似性、最小化类问的相似性这一原则合理的划分数据集合,并用显式或隐式的方法描述...
什么是
分类和聚类
?
答:
3. 分类与聚类的主要区别在于,
分类预先设定类别,而聚类则动态形成类别
。分类需要已标注的训练数据来构建模型,属于有监督学习。聚类不需要标注数据,自动确定类别,适用于无预设类别或类别数量不定的场景。4. 分类的目标是构建一个能将数据项映射到预定类别的模型或函数,这一过程需要一个带标签的训练样...
什么是
分类
算法?
聚类
算法又是什么?
答:
分类
和聚类的区别:
定义不同、功能不同、是否有监督、数据处理的顺序不同、算法不一样
。1、定义不同 分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中,而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中,但是分类的类别是已经预定义的,而聚类操作时,某个...
分类和聚类的区别
答:
就是样本的标签是已知的,因此
分类
器可以使用人工标注的数据进行训练。聚类则没有标签,可能需要使用无监督学习算法来进行模型的训练。总之,分类和聚类虽然都是将数据进行分组,但是其目的、应用场景以及方法都有所不同。理解它们的异同,可以帮助我们更好地选择和应用相应的机器学习算法。
分类和聚类的区别
答:
1.
分类
和聚类的区别在于,分类是在事先定义好的类别中进行划分,类别数不变。分类器需要通过人工标注的分类训练语料进行训练,属于有指导学习范畴。
而聚类则没有事先预定的类别,类别数不确定
。在聚类过程中,类别是自动生成的。2. 分类适合在类别或分级体系已经确定的情况下使用,比如按照国图分类法对...
分类和聚类的区别
答:
分类
和聚类是机器学习和数据挖掘中常用的两种数据分析方法,它们有以下区别:1.目标不同:分类的目标是将数据分为预定义的类别,而聚类的目标是将数据分为相似的群组。2.数据标签不同:分类需要有已知的标签或类别信息来进行训练和预测,而聚类不需要任何标签信息。3.算法不同:分类使用监督学习算法,如...
分类和聚类的区别及
各自的常见算法
答:
1、
分类
和聚类的区别:Classification (分类),对于一个classifier,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习),Clustering (...
聚类和分类的区别
答:
与分类技术不同,
在机器学习中,聚类是一种无指导学习聚类是在预先不知道欲划分类的情况下
,根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法聚类的目的是使得属于同类别的对象之间的差别尽可能的小,而不同类别上的对象的差别。分类和聚类都是对目标进行空间划分,划分的标准是类内差别最小而类间差别最大分类...
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